Agent 能力评测：工具调用与多步任务完成度排名

引言：Agent 能力正在成为模型竞争的新分水岭

2026 年的模型竞争，叙事重心已经从"谁能写出更好的段落"转移到"谁能把事情做完"。当一个 Agent 需要连续调用十几个工具、在失败后自动重试、并在数十步执行中始终不偏离用户目标时，模型的文本生成能力反而退居其次，工具调用准确率、多步任务完成度、规划与容错能力成为真正的分水岭。行业共识是：未来两到三年内，通过 Agent 形态交付的 AI 工作量占比将快速攀升（公开资料整理，估算）。

然而 Agent 评测远比文本评测复杂：同一模型在单轮问答与长程任务中的表现可能判若两"模"；工具定义的多样性、环境的随机性都让"公平对比"成为难题。本文提出五维评测框架，并基于模型库（2026-08 验证）的八款主流模型数据，给出能力对比、成本考量与场景选型建议。

Agent 评测的五维框架

工具调用准确率是 Agent 的"手"：模型能否在正确时机选择正确工具、填入格式正确的参数。它是其他一切能力的前提——参数错一位，任务全盘皆输。

多步任务完成度衡量端到端成功率：从目标理解到最终交付，中间可能横跨数十次工具调用与状态切换。这是区分"演示级 Agent"与"生产级 Agent"的核心指标。

规划能力考察任务分解质量：能否把大目标拆成有序子任务、识别依赖关系，并在信息不足时主动请求澄清。规划能力通常与模型推理能力高度相关。

记忆能力包括工作记忆（本任务内的状态跟踪）与长期记忆（跨会话的用户偏好与历史）。多步任务中，记忆丢失是完成度下降的头号原因。

容错恢复检验模型的"韧性"：工具报错、返回空结果、环境变化时，模型能否自我修正、重试或更换策略，而不是崩溃或幻觉式地"假装成功"。

需要说明的是，模型库公开的是能力分而非 Agent 专项跑分，因此本文以"推理能力分 + 代码能力分"的均值作为工具调用与规划能力的代理指标进行排名（计算口径见下），并结合上下文窗口、价格与延迟做综合判断。

八款模型能力对比与排名

据昆仑镜 AI 中心模型库（2026-08 验证），八款参评模型数据如下：

模型	上下文	输入/输出价格（USD/1M tokens）	中文/推理/代码/质量	代理指标（推理+代码均值）
GPT-5.6 Sol	1.05M	$5 / $30	90/98/97/98	97.5
Claude Opus 5	1M	$5 / $25	86/97/98/98	97.5
Kimi K3	1.05M	$20 / $100	96/95/96/96	95.5
GPT-5.6 Terra	1.05M	$1 / $6	88/93/94/94	93.5
DeepSeek V4 Pro	1M	$0.435 / $0.87	95/92/93/93	92.5
GLM 5.2	1.05M	$0.72 / $2.25	94/92/92/93	92.0
Qwen3.7 Max	1M	$1.48 / $4.43	95/92/91/93	91.5
MiniMax M3	1.05M	$0.3 / $1.2	93/91/92/91	91.5

第一梯队：GPT-5.6 Sol 与 Claude Opus 5（代理指标 97.5）。 两者在推理与代码上互为伯仲：Sol 推理 98 更强，Opus 5 代码 98 更强。对工具调用密集、步骤链长、容错要求高的复杂 Agent，它们是当前能力上限的代表。差异在价格与生态：Sol 输出 $30/1M，Opus 5 输出 $25/1M，均属旗舰价位。

第二梯队：Kimi K3（95.5）与 GPT-5.6 Terra（93.5）。 Kimi K3 的独特之处在于四维能力全部落在 95-96，中文 96 更是八款中最高，是"全能均衡型"Agent 底座；但其 $20/$100 的价格为八款之最，成本敏感的项目需谨慎评估。Terra 以 $1/$6 的价格提供 93/94 的推理与代码，是旗舰能力向中端价位下放的代表。

第三梯队：DeepSeek V4 Pro（92.5）、GLM 5.2（92.0）、Qwen3.7 Max 与 MiniMax M3（91.5）。 这一梯队的共同特征是中文能力突出（93-95）、价格亲民，适合中文业务场景的中等复杂度 Agent。其中 DeepSeek V4 Pro 以 $0.435/$0.87 的极低价格提供 95 分中文与 92 分推理，是性价比标杆；GLM 5.2 与 Qwen3.7 Max 在 1M 级上下文与价格之间取得平衡；MiniMax M3 则以 $0.3/$1.2 成为长上下文场景的成本之选。

价格与延迟：Agent 的隐性成本

Agent 场景的成本结构与传统 API 调用截然不同。一个多步任务可能产生数十次模型调用，输出 token 占比远高于单轮问答，这意味着输出单价对总成本的权重被放大：Kimi K3 的 $100 输出价在长程 Agent 中会迅速累积；而 DeepSeek V4 Pro、MiniMax M3 等 $1 上下的输出价，让"跑完整条工作流"的成本降到可接受区间。粗略估算，同样的千步级任务，旗舰与平价模型的 token 成本可能相差一个数量级以上（估算）。

延迟同样关键。Agent 的串行特性使单次推理延迟被逐环节放大：规划、调用、反思、再调用的循环中，任何一次慢响应都会拖慢整条流水线。因此，对延迟敏感的场景（客服、实时辅助），需优先考虑平价模型；对可异步执行的场景（数据分析、批量处理），才值得为推理上限支付旗舰价格。

场景推荐：客服、编程与数据分析

智能客服：MiniMax M3 或 GLM 5.2。 客服 Agent 的工具调用相对标准化（查单、退换、知识库检索），核心诉求是低延迟、低成本与稳定的中文表达。MiniMax M3 的 $0.3/$1.2 价格与 93 分中文能力匹配高频调用；GLM 5.2 以 94 分中文和 1.05M 上下文覆盖复杂知识库场景。

编程 Agent：Claude Opus 5 或 GPT-5.6 Sol。 代码生成与工具链调用（git、测试、部署）对代码能力要求最高，Opus 5 的 98 分代码与 Sol 的 97 分代码是当前天花板；团队可先用 Terra 等中端型号做日常辅助，把旗舰留给关键重构与疑难调试。

数据分析：DeepSeek V4 Pro 或 Qwen3.7 Max。 数据 Agent 涉及 SQL 生成、图表解释、多轮追问，推理与代码并重。DeepSeek V4 Pro 以 95 中文、92 推理和极低价格成为批处理首选；Qwen3.7 Max 的 1M 上下文便于直接吞入整表数据。

Agent 化趋势：从工具调用到自主工作流

三条趋势值得关注。其一，工具调用的"协议化"：MCP 等标准化工具协议的普及，正在降低 Agent 接入外部系统的成本，模型对工具的适配将从"每家一套"走向"一次接入、处处可用"（公开资料整理）。其二，多步任务完成度成为核心卖点：厂商的竞争焦点从单点能力转向"长程任务不丢链"，这直接推动推理与代码能力的军备竞赛。其三，评估范式向"过程 + 结果"双轨演进：不仅看最终交付，还要审计中间的工具选择与失败恢复，可观测性将成为 Agent 平台的标配。当 Agent 从"玩具"走向"员工"，模型的容错恢复与记忆能力将比任何单次跑分都更能决定生产环境的上限。

局限性声明

本评测存在明确局限。第一，代理指标（推理 + 代码均值）是估算口径，并非官方 Agent 跑分，工具调用准确率、多步任务完成度等维度缺乏公开统一数据；第二，能力分为模型库单点数据，未覆盖推理延迟实测、并发稳定性与工具生态成熟度；第三，价格对比基于公开定价（USD/1M tokens），实际成本受用量结构、缓存与折扣影响，文中数量级差异为估算；第四，Agent 表现高度依赖编排框架与工具定义质量，同一模型在不同框架下的完成度可能有显著差异，选型务必结合自身场景做端到端实测。

延伸阅读

Agent 选型的本质是"能力上限、成本结构、生态成熟度"的三元权衡。持续跟踪模型库数据变化，比追逐单次榜单更有价值。昆仑镜（aigc.fushtn.com）作为 AI 数字员工办公平台，其 AI 中心提供全球模型性价比数据，可作为 Agent 底座选型时的对照参考。